공학연구실습

공학연구실습을 통해 총 3개의 연구실에서 4주간격으로 실습을 수행하였습니다. 1번째와 2번째는 AI 연구실에서 인공지능 개발을 진행하였고, 3번째는 증강현실 연구실에서 VR 콘텐츠 제작 실습을 진행하였습니다.

이 과정들을 통해 인공지능의 구조와 신경망들(MLP, CNN, RNN), 생성모델 등을 직접 다뤄보고 익숙해질 수 있었습니다. 또한, Unity와 3D 엔진도 다뤄보는 등 새로운 경험을 할 수 있는 유익한 기회였습니다.

2023년 부산대학교 정보컴퓨터공학부 연구실 인턴(공학연구실습I) 프로젝트입니다.

List

1. 신약 후보 물질 발굴을 위한 인공지능 시스템 개발 실습(3.13. ~ 4.14.)
2. Deep Learning & Computer Vision 기초 이해 및 Google Colab 실습(4.17. ~ 5.19.)
3. Unity를 활용한 VR 콘텐츠 제작 실습 및 연구 주제 탐구(5.22. ~ 6.23.)

DeepBind를 사용한 신약 후보 물질 발굴(1그룹)

"Predicting the sequence specificities of DNA-and RNA-binding proteins by deep learning." Nature biotechnology(2015)

1. High-throughput experiments(고효율 실험) - 데이터 수집 및 가공 단계 기존 고전적인 방법(SELEX, RBPs 등)을 한 cycle만 수행하여 데이터 셋 확보
2. Massively parallel deep learning - 딥러닝 학습 단계
3. Community needs - 모델을 바탕으로 분석 수행 단계

실험을 통해 얻은 신약후보물질(Aptamer) 데이터를 딥러닝하여 새로운 신약후보물질을 찾아낸다.

모델 구조

수식 표현: $f(s) = net_W(pool(rect_b(conv_M(s))))$

DeepLearning with Colab(2그룹)

colab 노트북 환경에서의 딥러닝 신경망 기법 학습 및 실습

• 딥러닝 기법 학습
  1. Introduction to AI and Deep Learning and Perceptron
  2. MNIST Classifier with Multi Layer Perceptron
  3. MNIST Classifier with Convolutional Neural Network
  4. Simple Chatbot with Recurrent Neural Network
  5. Introduce of Generative Models

Unity를 활용한 VR 콘텐츠 제작 실습 및 연구 주제 탐구(3그룹)

Unity3D를 사용하여 VR/AR 콘텐츠 제작

1. Introduction of VR/AR

2. Jogging Simulation by Unity3D

3. Interactive Virtual Human

4. Smartphone based AR with ARDK